说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...
. 语言模型 . RNN LSTM语言模型 梯度权重 one to one : 图像分类 one to many:图片描述 many to one:文本情感分析 分类 many to many N vs M :Seq Seq 机器翻译 many to many N vs N :字符预测 视频分类 按帧 根据上下文,精确度更高,计算量更大 . LSTM 门 ...
2020-02-23 11:55 0 822 推荐指数:
说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...
论文通过实现RNN来完成了文本分类。 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment(https://github.com/graykode/nlp-tutorial): LSTM ...
的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网络语言模型 选取 ...
语言模型告诉你特定句子出现的概率是多少。 为了建立一个好的RNN模型,需要包括很大语料库的训练集。 将每个单词都转成one-hot向量,包括结尾标记和标点符号、未见单词,作为输入。 第一个时间步的输入是零向量,做一个sorftmax,输出字典里所有单词的概率。以后每一步的输入 ...
基于LSTM语言模型的文本生成 目录 基于LSTM语言模型的文本生成 1. 文本生成 1.1 基于语言模型的文本生成 1.2 使用深度学习方法的文本生成 1.3 Sampling问题 ...
之间的位置关系,从目前的技术来看,RNN系的模型在语言模型任务上的表现要优于transformer,主要 ...
神经结构进步、GPU深度学习训练效率突破。RNN,时间序列数据有效,每个神经元通过内部组件保存输入信息。 卷积神经网络,图像分类,无法对视频每帧图像发生事情关联分析,无法利用前帧图像信息。RNN最大特点,神经元某些输出作为输入再次传输到神经元,可以利用之前信息。 xt是RNN输入,A是RNN ...
目录 RNN 为什么会出现RNN RNN模型架构 多输入单输出 单输入多输出 多输入多输出 梯度消失和梯度爆炸 LSTM 为什么会出现LSTM呢? LSTM模型结构 ...